Opencv2系列学习笔记11(霍尔夫变换)

本节主要介绍如何用Hough变换检测直线和圆

一：Hough变换检测直线

<1> 原始Hough变换

思想：先求出图像中每点的极坐标方程<如下图>，相交于一点的极坐标曲线的个数大于最小投票数，则将该点所对应的(p, r0)放入vector中，即得到一条直线，lines中存储的是极坐标方程的参数

注意hough变换要求输入的是包含一组点的二值图像。

代码：

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1. Canny(image, result, 150, 220);  
2.     vector<Vec2f> lines;  
3.     HoughLines(result, lines, 1, PI/180, 120);  
4.     for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)  
5.     {  
6.         float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];  
7.         Point pt1, pt2;  
8.         double a = cos(theta), b = sin(theta);  
9.         double x0 = a * rho, y0 = b * rho;  
10.         pt1.x = cvRound(x0+ 1000*(-b));  
11.         pt1.y = cvRound(y0 + 1000*a);  
12.         pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));  
13.         pt2.y = cvRound(y0 - 1000*a);  
14.         line(image, pt1, pt2, Scalar(255), 3, CV_AA);  
15.     }  

其中1和PI/180是直线搜索是的步进尺寸。

结果：

canny后得结果：

hough变换后：

<2>概念Hough变换

思想：不是系统的进行扫描图像，而是随机挑选像素点，一旦累加器中某一项达到给定的最小值，那么扫描沿着对应直线的像素并移除所有经过的像素点。得到的可以说是一条线段

       获得一条直线即将(x0, y0, x1, y1)放入vector中

代码：

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1. vector<Vec4i> lines;  
2.     HoughLinesP(result, lines, 1, PI/180, 50, 50, 120);  
3.     for(size_t i = 0; i < lines.size(); i++)  
4.     {  
5.         Vec4i l = lines[i];  
6.         line(image, Point(l[0], l[1]), Point(l[2],l[3]),Scalar(255), 3, CV_AA);  
7.     }  

结果：

二：Hough变换检测圆

事实上，任何可以用参数方程表示的几何体都可尝试用hough变换进行检测。检测圆整合了canny检测和hough变换。

注意在hough圆变换前对图像进行平滑，这样可以减少可能引起误检测的图像噪点。

代码：

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1. GaussianBlur(image, result, Size(5, 5), 1.5);  
2.     vector<Vec3f> circles;  
3.     HoughCircles(result, circles, CV_HOUGH_GRADIENT,   
4.         2,           //  累加器的分辨率  
5.         50,         // 两个圆之间的最小距离  
6.         200,        //  canny 高阀值  
7.         100,        //  最小投票数  
8.         25, 100);  
9.     for(vector<Vec3f>::const_iterator itc = circles.begin(); itc != circles.end(); ++itc)  
10.     {  
11.         circle(image, Point((*itc)[0], (*itc)[1]), (*itc)[2], Scalar(255), 2);  
12.     }  

结果：